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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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								      本發(fā)明涉及一種基于自監(jiān)督表征學(xué)習(xí)的人臉?lè)治龇椒跋到y(tǒng)，該方法包括：1）從數(shù)據(jù)集中獲取人臉圖像，并對(duì)人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；2）構(gòu)建自監(jiān)督的局部到全局掩碼蒸餾網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)提取通用人臉表征；其中，通過(guò)在線局部編碼器提取可見局部特征Token序列，通過(guò)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于面部識(shí)別的智能鎖安全管理方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，對(duì)用戶面部進(jìn)行多角度圖像采集，得到面部原始圖像；對(duì)所述面部原始圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償和圖像增強(qiáng)處理，得到面部特征圖像組；基于面部特征圖像組進(jìn)行三維重建和微表情提取，得到面部微表情...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及茶葉病害檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于輕量化YOLOv8模型的茶葉病害檢測(cè)方法。技術(shù)方案包括：采集多種類型的茶葉病害圖像；對(duì)采集的多種類型的茶葉病害圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括光照歸一化、幾何增強(qiáng)、光照增強(qiáng)、自適應(yīng)直方圖均衡化、多尺度R...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開涉及一種隧道滲水檢測(cè)識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。其中，隧道滲水檢測(cè)識(shí)別方法包括：構(gòu)建包含多環(huán)境、多隧道類型及多滲水類型的紅外滲漏圖像樣本數(shù)據(jù)庫(kù)；基于樣本數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練融合多格式的深度學(xué)習(xí)模型；通過(guò)模型對(duì)隧道襯砌濕痕圖像進(jìn)行像素級(jí)實(shí)例分割，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種面向eVTOL野外環(huán)境的深度學(xué)習(xí)特征提取方法，包括：基于合成數(shù)據(jù)，對(duì)特征檢測(cè)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；基于圖像顯著性檢測(cè)方法，對(duì)真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注；利用已標(biāo)注特征點(diǎn)的真實(shí)野外下視訓(xùn)練圖像，對(duì)特征提取模型進(jìn)行訓(xùn)練；將eVT...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的常綠闊葉林植被區(qū)劃方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取目標(biāo)區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)；根據(jù)遙感數(shù)據(jù)將目標(biāo)區(qū)域劃分為多個(gè)植被地區(qū)；對(duì)每個(gè)植被地區(qū)的常綠闊葉林密度進(jìn)行核密度分析生成核密度表面場(chǎng)，并根據(jù)核密度表面場(chǎng)和對(duì)應(yīng)區(qū)域的建群種組成特...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及工業(yè)視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種雙目視覺測(cè)量系統(tǒng)中攝像機(jī)參數(shù)在線調(diào)整方法。該方法包括以下步驟：獲取攝像機(jī)位置數(shù)據(jù)，并調(diào)整相機(jī)間距以設(shè)定立體基線，得到立體基線數(shù)據(jù)；基于攝像機(jī)位置數(shù)據(jù)采集標(biāo)定圖像，并基于標(biāo)定圖像以及立體基線數(shù)據(jù)執(zhí)行雙目...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于RGB?D相機(jī)的磁共振掃描平面跟蹤處理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和產(chǎn)品，涉及磁共振掃描跟蹤領(lǐng)域，包括：獲取包含ArUco標(biāo)記的RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù)；對(duì)RGB?D相機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行ArUco標(biāo)記的檢測(cè)與點(diǎn)云分割，得到標(biāo)記點(diǎn)云；對(duì)標(biāo)記點(diǎn)云進(jìn)行...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種視覺輔助下的氣缸組件質(zhì)檢方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集氣缸組件表面上各部件區(qū)域的所有幀圖像，計(jì)算每幀圖像的結(jié)構(gòu)差異度、分解層數(shù)，采用小波變換算法，得到每個(gè)尺度下各方向的小波系數(shù)和子帶能量；確定每個(gè)尺度下...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種基于深度學(xué)習(xí)的偏光片缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取待檢測(cè)偏光片對(duì)應(yīng)的初始圖像數(shù)據(jù)集合，通過(guò)圖像預(yù)處理及特征提取操作從所述初始圖像數(shù)據(jù)集合中提取所述偏光片表面圖像中的缺陷候選區(qū)域特征和所述偏光片表面的紋理分布特征；將所述缺陷候選區(qū)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于跨模態(tài)提示學(xué)習(xí)與視覺引導(dǎo)的印刷電路板缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取無(wú)缺陷PCB圖像樣本，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；構(gòu)建初始印刷電路板檢測(cè)模型；使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)初始印刷電路板檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到印刷電路板檢測(cè)模型；使用印刷...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法，對(duì)獲取的兩幀紅外弱小目標(biāo)圖像A和圖像B進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，并分別進(jìn)行特征提取，對(duì)應(yīng)獲得特征層A1、特征層A2、特征層A3和特征層B1、特征層B2、特征層B3，通過(guò)拼接、局部對(duì)比度計(jì)算、...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開面板灰塵與缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及圖像識(shí)別領(lǐng)域。通過(guò)AOI機(jī)臺(tái)拍攝待測(cè)面板在測(cè)試光源下的報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D和無(wú)光源下的報(bào)點(diǎn)無(wú)光圖，識(shí)別報(bào)點(diǎn)光照?qǐng)D中包含的所有疑似缺陷點(diǎn)；進(jìn)而從兩個(gè)報(bào)點(diǎn)圖中裁剪出光照待檢子圖和無(wú)光待檢子圖，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種機(jī)床齒條缺陷檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括以下步驟：獲取目標(biāo)齒條的端面圖像；目標(biāo)齒條為弧形齒條，弧形齒條的圓弧面分布有多個(gè)齒牙，端面圖像中包含有多個(gè)齒牙端面的輪廓信息；根據(jù)端面圖像，識(shí)別是否存在第一缺陷特征；第一缺陷特征為...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了工業(yè)AI質(zhì)檢技術(shù)領(lǐng)域的一種基于改進(jìn)RT?DETR的PCBA焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：步驟S1、獲取大量的歷史PCBA焊點(diǎn)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集；步驟S2、基于特征提取層、特征融合層以及預(yù)測(cè)輸出層創(chuàng)建焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)模型；步驟S3、將...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于壓縮感知驅(qū)動(dòng)的可自適應(yīng)圖像超分辨率重建方法，本發(fā)明設(shè)計(jì)了可訓(xùn)練的壓縮感知采樣模塊，用于對(duì)輸入圖像進(jìn)行稀疏觀測(cè)壓縮，該模塊支持端到端聯(lián)合訓(xùn)練，具有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化能力。隨后通過(guò)圖像先驗(yàn)分析模塊對(duì)壓縮圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供一種農(nóng)作物種植精細(xì)化管理方法和系統(tǒng)，涉及農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在農(nóng)作物種植區(qū)域中進(jìn)行巡回拍攝，獲得多個(gè)分區(qū)內(nèi)的多個(gè)農(nóng)作物的采樣圖像，并輸入物種識(shí)別模型，獲得農(nóng)作物的物種種類信息和生長(zhǎng)階段信息；匯總采樣圖像，獲得具有相同...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于用戶相似性的信息傳播圖生成方法和裝置，涉及網(wǎng)絡(luò)信息傳播技術(shù)領(lǐng)域。根據(jù)需要生成信息傳播圖的候選用戶集，確定標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化特征矩陣和每個(gè)候選用戶的傳播類型標(biāo)簽，確定候選用戶的重要性排序；計(jì)算用戶相似度矩陣；將候選...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及事務(wù)處理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體公開一種融合TEE與區(qū)塊鏈的可信監(jiān)控審計(jì)系統(tǒng)，包括：通過(guò)可信執(zhí)行環(huán)境在業(yè)務(wù)流程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)生成含關(guān)鍵信息字段的事務(wù)瞬時(shí)狀態(tài)摘要并簽名，將其哈希值錨定至區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)鏈下存儲(chǔ)簽名摘要；審計(jì)時(shí)通過(guò)比對(duì)鏈上哈希與...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的自動(dòng)化稅務(wù)申報(bào)與復(fù)核系統(tǒng)，包括字符識(shí)別模塊、流程自動(dòng)化模塊、動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎模塊、區(qū)塊鏈存證模塊和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。字符識(shí)別模塊形成稅務(wù)字段信號(hào)、結(jié)構(gòu)化信號(hào)和語(yǔ)義標(biāo)簽信號(hào)。流程自動(dòng)化模塊根據(jù)稅務(wù)字段信號(hào)形成稅務(wù)申報(bào)單。動(dòng)態(tài)規(guī)則引擎模塊接收結(jié)...
								
        
							
        
							
						
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